
课程介绍:
在大数据时代,业务的科学增长要靠数据来驱动。但是有很多人认为,数据驱动不就是做几次数据分析、产生一些报表嘛?当然不是了。要把数据真正用在公司 / 团队的业务决策流程中,A/B 测试是非常关键的一环。
但 A/B 测试是一种实践性非常强的方法。其实,A/B 测试的原理并不难,难的就是在面对千变万化的业务场景和数据时,该怎么灵活处理。毕竟在 A/B 测试都实施过程中,有太多琐碎的环节,也存在着太多的误区。
- 一个科学、规范的做 A/B 测试的框架是什么样的?
- 选取样本量时,真的是越多越好吗?
- 复杂业务场景下,怎么选取评价指标呢?
- 测试结果在预计时间之前达到了统计显著,实验是不是提前成功了呢?
很多人被这样的问题所困扰,这也是为什么我们经常会看到这样一个怪现象:如果没有扎实的统计学基础,那么肯定做不好 A/B 测试;可即使掌握了理论基础,在实施 A/B 测试中还是会遇到各种数据问题或者工程 Bug。要是一不小心哪怕忽视了很小的一个点,实验结果就会变得不准确,所有的功夫就都白费了。
所以,我们特意邀请了美国互联网大厂 FLAG 的资深数据科学家张博伟,从框架搭建和实战解析两个层面,帮助你学会使用 A/B 测试,以及用好 A/B 测试。
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